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NucleoBench
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新AI代理GRADASLIM通过删除碱基优化DNA设计
研究人员开发了一种新的DNA序列设计方法，该方法侧重于删除而非替换。这种被称为“序列瘦身”的方法旨在在保留预测活性的同时缩短DNA长度，从而优化载体载荷并降低合成成本。经验研究助手（ERA）代理被用于将现有的设计器GrAdaBeam修改为GRADASLIM，该工具在缩短序列长度方面表现优于随机和贪婪方法。
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Google Research 发布 NucleoBench 和 AdaBeam，用于 AI 驱动的核酸设计
Google Research 与 Move37 Labs 合作推出了 NucleoBench，这是一个用于评估核酸序列设计算法的新型开源基准。该基准涉及 16 个生物学挑战的超过 400,000 次实验，旨在标准化用于药物发现的 AI 模型的评估流程。该研究还发布了 AdaBeam，这是一种新颖的混合设计算法，在 16 项任务中的 11 项上表现优于现有方法，尤其是在扩展长序列和大型预测模型方面。